为期15个月的采埃孚全球培训生项目是了解采埃孚的绝佳机会。采埃孚是汽车行业最大的科技公司之一。作为实习生，我在4个不同的地点完成了4个项目，主题包括人工智能、电动出行、安全、数字化、互联和自动驾驶。

我验证并控制定价算法，主要关注复杂的股权和外汇结构性产品。我还负责评估模型风险、模型限制和分析模型假设。

作为一名数据科学家，我解决具有挑战性的机器学习问题，以帮助我们的客户改善运营，实现特定的业务目标或形成新的业务想法。在Zühlke，我很幸运能够在不同的行业工作，运用我的分析、统计、编程和沟通技能，所以这是一份非常多元化和令人兴奋的工作!

作为谷歌的数据科学家，我研究和开发了衡量和分析我们产品质量的方法，并了解我们的用户是谁。我与软件工程师和项目经理密切合作，帮助他们根据实验和统计证据做出决策。

作为野餐会的一名数据分析师，我一直面临着为这家快速发展的公司出现的复杂问题找到明智而务实的解决方案的挑战。从业务分析和自动化解决方案到预测促销需求，野餐中从来没有枯燥的一天！

我目前的工作主要集中在三个方面:教学(包括指导学士和硕士学生)，研究和学术服务，包括联合组织研究研讨会，教学发展和外联活动。在我的研究活动中，我对生物或医学问题产生的问题特别感兴趣，我喜欢与生命科学领域的同事交流。

作为Mobiliar的一名硕士实习生，我用我的分析技能支持了精算团队和数据科学团队。我量化了汽车责任准备金的通胀风险，并参与了一个关于在理赔准备金中使用机器学习的影响的国际项目。我还训练了一个图像识别模型，用于汽车索赔处理的自动化。现在我回到ETH攻读博士学位。

我从事金融和保险公司日常业务中产生的风险管理问题的数学研究，尤其是使用概率和统计学。我工作的美妙之处在于，我能够与世界各地的研究人员合作，解决具有实际意义的数学难题。

作为一名教授，我的工作有两个方面:第一，我在纯数学方面进行研究;第二，我通过教学、讲课和演讲来传递我的知识。在我的研究中，我的目标是使用拓扑(形状研究)中的抽象数学工具来理解数学物理中的量子场理论所产生的问题。在我的工作中，我最喜欢的是不断学习新的东西，无论是关于新的发展、不同的研究领域，还是教授一门新课程。通常，这涉及到与他人的交流和合作——我发现数学很有社交性!

我所在的公司专注于行人流量：我们测量人们在公共区域的移动方式，对其进行分析，并就如何优化提供建议。我典型的一天包括编程（创建传感器捕获的数据分析）、与客户协调项目、编写报告和完成公司的组织任务。